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Platform For AI:ID 列の追加

最終更新日:Sep 12, 2026

Add ID Column コンポーネントは、データテーブルを処理するアルゴリズムです。テーブルの最初の列として一意の ID 列を挿入し、各行にシリアル番号を割り当てることで、データの識別と管理を支援します。

アルゴリズムの説明

このアルゴリズムは、1,000,000,000 × 1,023 のスケールをサポートします。

コンポーネントの設定

方法 1:GUI の使用

Designer ワークフローに [Add ID Column] コンポーネントを追加します。右側のペインでコンポーネントのパラメーターを設定します。

パラメータータイプ

パラメーター

説明

パラメーター設定

デフォルトで全列選択

出力テーブルに含める列を選択します。デフォルトでは、すべての列が選択されます。

シリアル番号

デフォルト値は append_id です。

実行チューニング

コンピューティングコア数

コア数。

コアあたりのメモリ

各コアのメモリサイズ (MB)。値の範囲は (1, 65536) です。

方法 2:PAI コマンドの使用

PAI コマンドを使用して [Add ID Column] コンポーネントのパラメーターを設定します。SQL スクリプトコンポーネントで PAI コマンドを実行できます。詳細については、「SQL スクリプト」をご参照ください。

PAI -name AppendId
    -project algo_public
    -DinputTableName=maple_test_appendid_basic_input
    -DoutputTableName=maple_test_appendid_basic_output;

パラメーター

必須

デフォルト値

説明

inputTableName

はい

なし

入力テーブルの名前。

selectedColNames

いいえ

すべての列

出力テーブルに含める入力テーブルの列。列名はコンマ (,) で区切ります。INT 型と DOUBLE 型の列がサポートされています。入力がスパースフォーマットの場合、文字列型の列もサポートされます。

inputTablePartitions

いいえ

すべてのパーティション

トレーニングに使用される入力テーブルのパーティション。次のフォーマットがサポートされています:

  • Partition_name=value

  • name1=value1/name2=value2:多階層形式

説明

複数のパーティションを指定する場合は、コンマ (,) で区切ります。

outputTableName

はい

なし

出力テーブル。

IDColName

いいえ

append_id

ID 列の名前。

lifecycle

いいえ

なし

出力テーブルのライフサイクル。

coreNum

いいえ

システム割り当て

コア数。

memSizePerCore

いいえ

システム割り当て

各コアのメモリサイズ (MB)。値の範囲は (1, 65536) です。

例

PAI -name AppendId
    -project algo_public
    -DinputTableName=maple_test_appendid_basic_input
    -DoutputTableName=maple_test_appendid_basic_output;
  • データ生成

    col0

    col1

    col2

    col3

    col4

    10

    0.0

    aaaa

    Thu Oct 01 00:00:00 CST 2015

    true

    11

    1.0

    aaaa

    Thu Oct 01 00:00:00 CST 2015

    false

    12

    2.0

    aaaa

    Thu Oct 01 00:00:00 CST 2015

    true

    13

    3.0

    aaaa

    Thu Oct 01 00:00:00 CST 2015

    true

    14

    4.0

    aaaa

    Thu Oct 01 00:00:00 CST 2015

    true

  • 出力テーブル

    append_id

    col0

    col1

    col2

    col3

    col4

    0

    10

    0.0

    aaaa

    Thu Oct 01 00:00:00 CST 2015

    true

    1

    11

    1.0

    aaaa

    Thu Oct 01 00:00:00 CST 2015

    false

    2

    12

    2.0

    aaaa

    Thu Oct 01 00:00:00 CST 2015

    true

    3

    13

    3.0

    aaaa

    Thu Oct 01 00:00:00 CST 2015

    true

    4

    14

    4.0

    aaaa

    Thu Oct 01 00:00:00 CST 2015

    true